编辑推荐：
研究人员为探究影响电动汽车（EV）普及因素的空间变异性及公路密度、政治偏好的影响，以弗吉尼亚州为案例开展研究。结果表明各因素影响在不同县存在差异，该研究对制定因地制宜的 EV 推广政策意义重大。
在全球致力于应对气候变化的大背景下，电动汽车（Electric Vehicle，EV）作为减少污染和温室气体排放的有力工具，受到了越来越多的关注。近年来，美国的电动汽车普及率不断上升，各州和地方政府也纷纷出台各种政策，希望推动电动汽车的广泛应用。然而，目前对于影响电动汽车普及的因素，研究仍存在诸多不足。一方面，虽然已有不少研究识别出了诸如收入、住房结构等影响电动汽车普及的因素，但像公路密度和政治偏好这类因素，却很少被纳入研究范畴。另一方面，以往研究大多忽略了这些影响因素在不同地区的作用差异，也就是空间异质性（Spatial Heterogeneity）。这种空间异质性可能会导致旨在推广电动汽车的政策，在不同地区的实施效果大相径庭。为了填补这些研究空白，来自国外的研究人员以弗吉尼亚州为案例，开展了一项深入研究，相关成果发表在《Applied Geography》上。
研究人员采用了多种技术方法来确保研究的科学性和可靠性。他们运用了标准回归、空间滞后回归以及地理加权回归（Geographically Weighted Regression，GWR）模型。在数据方面，通过收集弗吉尼亚州各县的相关数据，涵盖公路密度、城市人口百分比、独栋住房结构百分比、通勤时间、65 岁及以上人口百分比、家庭收入中位数以及 2020 年共和党候选人得票百分比等，采用横截面研究方法，对数据进行综合分析。
研究结果部分：
- 变量空间分布：研究呈现了七个自变量在县级层面的空间分布情况。例如，城市人口占比高的县集中在弗吉尼亚州的北部和东南部，这里是该州两大主要城市区域，还有一些较小的城市中心，如里士满市周边的首府地区。独栋住房结构占比高的县分布在某些特定区域。这些分布特征为后续分析提供了基础。
- 因素影响分析：依据标准回归和空间滞后回归模型结果，公路密度和城市环境对电动汽车普及的影响并不显著，而其他因素如通勤时间、65 岁及以上人口百分比、家庭收入中位数以及 2020 年共和党候选人得票百分比等影响显著。然而，地理加权回归模型显示，在局部尺度上，住房结构也成为了对电动汽车普及影响不显著的因素，并且其他显著因素在弗吉尼亚州各县的影响程度各不相同 。
在研究结论和讨论部分，该研究有着重要意义。许多研究虽已识别出部分影响电动汽车普及的因素，但本研究旨在评估这些潜在因素影响的地理变异性，并探究公路密度和政治意识形态这两个较少被研究的因素。研究发现，各因素对电动汽车普及的影响在不同县存在差异，这意味着地方促进电动汽车普及的政策在不同县可能会有不同的实施效果。这一结论不仅对弗吉尼亚州制定合理的电动汽车推广政策具有重要指导意义，还有望为其他地区提供参考，助力制定更加精准、有效的电动汽车推广政策，推动电动汽车在更广泛区域的普及，进一步助力全球应对气候变化的行动。
